Leistungsanalyse von DNN-Server-Overhead für Computer Vision
Die Leistung von End-to-End-Computer-Vision-Anwendungen wird oft von Datenverarbeitungs- und Datenbewegungsfunktionen dominiert, die konventionell in der Deep-Learning-Systemgestaltung vernachlässigt werden. Diese Arbeit identifiziert wichtige Leistungsengpässe in verschiedenen Anwendungsszenarien und zeigt einen Weg für eine ganzheitlichere Deep-Learning-Systemgestaltung auf.
